📊 درخت تصمیم (Decision Tree) و کاربرد آن در تحلیل داده‌ها درخت تصمیم یکی از محبوب‌ترین و قابل فهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شود. این روش با ایجاد یک نمودار ساختاری از گره‌های تصمیم (Decision Nodes) و برگ‌ها (Leaves)، امکان تفسیر و تجزیه و تحلیل تصمیم‌های پیچیده را به شکل بصری فراهم می‌کند. در هر گره، داده‌ها بر اساس ویژگی‌های خاصی به دسته‌های مختلف تقسیم می‌شوند و برگ‌ها نتایج نهایی یا دسته‌بندی‌ها را نشان می‌دهند. این فرآیند شبیه به پرسیدن سوالات متوالی است که در نهایت به یک نتیجه منجر می‌شود. به عنوان مثال، درخت تصمیمی برای انتخاب یک خودرو ممکن است با سوالاتی مانند «بودجه چقدر است؟» یا «سوخت خودرو چیست؟» آغاز شود. درخت تصمیم به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند کسب‌وکار، پزشکی، و بازاریابی کاربرد فراوانی دارد، چرا که به تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج در شرایط عدم قطعیت(Uncertainty ) کمک شایانی می‌کند. 📈 ساختار درخت تصمیم درخت تصمیم از اجزای زیر تشکیل شده است: گره ریشه (Root Node): نقطه شروع درخت که شامل کل مجموعه داده است. گره‌های داخلی (Internal Nodes): نقاطی که داده‌ها در آن‌ها بر اساس ویژگی‌های خاص تقسیم می‌شوند و به شاخه‌های مختلف هدایت می‌گردند. برگ (Leaf): نقطه نهایی هر شاخه در درخت که نتیجه یا دسته‌بندی نهایی را نمایش می‌دهد و نشان‌دهنده‌ی پایان مسیر تصمیم‌گیری است. 🌀🌀 مراحل ایجاد درخت تصمیم 🌀🌀 انتخاب ویژگی اصلی: ابتدا باید ویژگی کلیدی که بیشترین تفاوت را بین داده‌ها ایجاد می‌کند، انتخاب شود. تقسیم داده‌ها بر اساس ویژگی: داده‌ها بر اساس مقادیر مختلف ویژگی انتخاب‌شده، به شاخه‌های جداگانه تقسیم می‌شوند. تکرار مراحل تقسیم: این فرآیند برای گره‌های دیگر نیز ادامه پیدا می‌کند تا زمانی که تمامی داده‌ها به دسته‌های مشخصی تقسیم شوند. رسیدن به گره‌های نهایی: هنگامی که تقسیم داده‌ها به نتیجه نهایی رسید، درخت تکمیل شده و برگ‌ها نشان‌دهنده نتایج یا دسته‌های نهایی هستند. 🌀🌀 شاخص‌های مهم در درخت تصمیم 🌀🌀 درخت تصمیم از شاخص‌هایی مانند آنتروپی (Entropy) و اطلاعات کسب‌شده (Information Gain) برای انتخاب بهترین گره استفاده می‌کند: آنتروپی: معیار عدم اطمینان یا تصادفی بودن داده‌ها را اندازه‌گیری می‌کند. اطلاعات کسب‌شده: نشان‌دهنده‌ی میزان کاهش ابهام پس از تقسیم داده‌ها است. 🌀🌀 مزایا و محدودیت‌های درخت تصمیم 🌀🌀 ✅ مزایا قابل تفسیر و فهم برای کاربران غیرتخصصی. قدرت نمایش تصمیم‌گیری‌های پیچیده به شکل ساده. مناسب برای داده‌های غیرخطی و پیچیده. ❌ معایب امکان بیش‌برازش (Overfitting) که دقت مدل را کاهش می‌دهد. حساسیت به داده‌های نویزی و کوچک بودن حجم نمونه. 📊 مثال کاربردی: پیش‌بینی ترک شغل کارکنان در یک شرکت فناوری فرض کنید شما مدیر منابع انسانی یک شرکت فناوری هستید و می‌خواهید پیش‌بینی کنید کدام یک از کارکنان ممکن است در آینده نزدیک شرکت را ترک کنند. برای این منظور، اطلاعاتی مانند سابقه کار، میزان رضایت شغلی، تعداد پروژه‌های انجام‌شده، و ساعات کاری هفتگی را در اختیار دارید. با استفاده از درخت تصمیم، مراحل زیر را طی می‌کنید: جمع‌آوری داده‌ها: اطلاعات مربوط به کارکنان فعلی و سابق را جمع‌آوری می‌کنید. انتخاب ویژگی‌ها: ویژگی‌هایی مانند «میزان رضایت شغلی» و «ساعات کاری هفتگی» را به‌عنوان معیارهای اصلی انتخاب می‌کنید. ساخت درخت تصمیم: بر اساس داده‌های موجود، درخت تصمیمی ایجاد می‌کنید که نشان می‌دهد کدام ترکیب از ویژگی‌ها منجر به ترک شغل می‌شود. پیش‌بینی: با استفاده از درخت تصمیم، کارکنانی که در معرض خطر ترک شغل هستند را شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه انجام می‌دهید. #درخت_تصمیم #تحلیل_داده #یادگیری_ماشین #تصمیم_گیری 📱صفحات اجتماعی جهان آمار نوین :   ─┅─═ঊঈ* SUM *ঊঈ═─┅─       تلگرام    اینستاگرام    یوتیوب   لینکدین     ─┅─═ঊঈ* SUM *ঊঈ═─┅─